Jak Data Science i UX Design usprawniają eCommerce
Opublikowany: 2022-08-13Jeśli zastanawiasz się, w jaki sposób analiza danych i projektowanie UX mogą poprawić Twoje wysiłki w handlu elektronicznym, poświęć kilka chwil i kontynuuj czytanie, aby uzyskać bardzo pouczające informacje. Współpraca tych dwóch sektorów może zrobić więcej dla handlu elektronicznego, niż wielu zdawało sobie w przeszłości.
Czym jest projektowanie UX?
UX (user experience) Design to proces tworzenia pozytywnego, skutecznego i zorientowanego na wyniki doświadczenia użytkownika dla produktu lub strony internetowej. Ten proces funkcjonalności często zaczyna się od pozyskania użytkownika, a następnie prowadzi go przez wiele kroków do pożądanego rezultatu, takiego jak sprzedaż eCommerce.
Projektowanie UX jest jednym z najważniejszych aspektów prowadzenia biznesu eCommerce, a źle zaprojektowana strona może natychmiast zniechęcić klientów i obniżyć współczynniki konwersji. W rzeczywistości ta branża jest tak ważna, że często uważa się, że 1 USD zainwestowany w UX przynosi firmie 100 USD , co jest jednym z kluczowych elementów obecności w Internecie.
Mając to na uwadze, nie dziwi fakt, że UX to branża, w której innowacja jest powszechna, a nowe praktyki technologiczne są łączone z projektowaniem w celu dalszego przesuwania granic tego, co jest możliwe. Jednym z najpotężniejszych połączeń międzybranżowych, jakie widział UX, jest nauka o danych, która pozwala temu artystycznemu medium uzyskać większy stopień racjonalności.
Co to jest nauka o danych?
Nauka o danych, dziedzina badań, która dotyczy zbierania i przetwarzania danych w celu znalezienia wzorców lub przydatnych spostrzeżeń, pozwala projektantom podejmować decyzje w oparciu o to, co klienci faktycznie chcą zobaczyć, a nie to, co przypuszczają, że chcieliby zobaczyć. Ponieważ firmy zajmujące się handlem elektronicznym nieustannie generują dane, które można analizować przez cały czas, zastosowanie nauki o danych jest niezwykle istotne.
W tym artykule przyjrzymy się skrzyżowaniu nauki o danych i projektowania UX i zademonstrujemy dokładnie, w jaki sposób ta pierwsza może znacznie poprawić sukces tego drugiego.
Przejdźmy od razu.
Jak dane mogą poprawić projektowanie doświadczeń użytkownika?
Za każdym razem, gdy użytkownik rozpoczyna swoją podróż w witrynie eCommerce , witryna zaczyna śledzić wszystkie
dane, które może o tej osobie, a także jej ruchy na samej stronie internetowej, które obejmują:
- Zbieranie informacji o tym, które produkty kliknęli
- Jakie produkty dodali do koszyka
- A nawet jak długo byli na każdej stronie
Absolutnie wszystko jest śledzone i dokumentowane przez system.
Kiedy wielu różnych użytkowników porusza się po witrynie, generowanych jest wiele danych na temat
zwyczaje użytkowników w serwisie. Zazwyczaj około 80% tych danych jest nieustrukturyzowanych, co
oznacza, że nie ma spójnego formatu ani miejsca, w którym jest umieszczony – czyli tam, gdzie dane
wkracza nauka.
Najczęściej analityk danych łączy witrynę internetową z hurtownią danych w chmurze, co:
służyć jako miejsce, w którym przechowywane są wszystkie dane firmy. Najczęściej te dane w chmurze
hurtownie oferują szereg dodatkowych funkcji, takich jak zabezpieczenia czy narzędzia analityczne, z których mogą korzystać naukowcy zajmujący się danymi. Wystarczy przejrzeć listę porównań np.
Apache Druid vs Snowflake , aby zobaczyć, że te magazyny mają zaawansowaną gamę funkcji
które umożliwiają analitykom danych przeprowadzanie szeregu różnych procesów na danych.
Z hurtowni analityk danych może następnie przetworzyć te dane, aby ujawnić w nich trendy. Ten
może ujawnić słabe punkty na stronie internetowej firmy, wskazując lokalizację w witrynie, w której wiele
ludzie kliknęli ze strony lub gdzie opis produktu był widoczny tylko przez kilka milisekund
i wyraźnie nie urzekły publiczności.
Przekazując te spostrzeżenia zespołowi odpowiedzialnemu za projektowanie doświadczeń użytkownika, mogą oni następnie przejść
o zmianie tych aspektów witryny, aby stały się bardziej korzystne. Powtarzając to, koniec
czas, połączenie data science i projektowania UX zapewnia, że strona internetowa firmy jest
stale udoskonalane i ulepszane. Lepsza strona oznacza wyższe współczynniki konwersji, większą sprzedaż,
oraz zwiększony ROI dla firm eCommerce.
Wprowadzenie do ciągłych testów A/B
Bardzo ważnym aspektem przy równoważeniu projektowania UX i nauki o danych jest testowanie A/B, które jest
sztuka dawania dwóm różnym grupom użytkowników dwóch bardzo podobnych projektów i zobaczenia, co jest więcej
powszechnie preferowane.
W przyszłości nowy projekt będzie miał wyższy wskaźnik interakcji.
Z biegiem czasu ciągłe stosowanie testów A/B pozwala firmom na ciągłe doskonalenie tego, czym są
oferując, pomagając im zapewnić swoim klientom jak najlepsze wrażenia. Zdolność do tego
wszystko wraca do analizy danych, z ogromną ilością informacji generowanych przez ludzi
wejście na stronę eCommerce będącą idealnym środowiskiem do zbierania danych.
Przykład testu A/B: eksperyment Google „50 odcieni niebieskiego”
Fantastycznym przykładem testów A/B było przeprowadzenie przez Google serii eksperymentów na cieniu
koloru niebieskiego, którego użyli jako przycisku płatności. Pokazując 1% użytkowników każdy odcień niebieskiego , ponad kilku
miesięcy zespół naukowców zajmujących się danymi był w stanie stwierdzić, który odcień był najbardziej popularny.
Zmieniając ten przycisk na ten odcień, Google zwiększyło swoje przychody o ponad 200 milionów dolarów,
demonstrowanie ogromnego wpływu, jaki prosta zmiana w testach A/B może wywrzeć na firmę. Podczas gdy
to przykład, który skupia się na dużej i ugruntowanej firmie, zasada jest dokładnie
to samo, z danymi umożliwiającymi właścicielom witryn eCommerce szybkie ulepszanie swoich użytkowników
doświadczenie projektowania na lepsze.
Dlaczego nauka o danych działa tak dobrze w projektowaniu UX?
Istnieją dwa główne powody, dla których branża eCommerce jest tak doskonała, jeśli chodzi o wdrażanie nauki o danych do projektowania UX.
Powód #1
Pierwszym z nich jest to, że dane są stale wytwarzane przez te firmy, ponieważ cała ich obecność jest online. Posiadanie witryn internetowych pozwala im szybko gromadzić ogromne ilości danych do analizy.
Każde działanie podejmowane, gdy klient trafia na stronę internetową firmy, jest skrupulatnie śledzone.
Wykraczając daleko poza samą trasę, którą pokonują przez stronę internetową, całkowity czas, jaki spędzają
na każdej stronie, aspekty, w które kliknęli, a nawet miejsce, w którym weszli i wyszli,
wszystko jest zanotowane.
Dzięki temu inżynierowie danych są w stanie wydobyć ogromną ilość informacji, które mogą następnie umieścić
do pracy i informowania o przyszłych wyborach projektantów. Chociaż projekt jest głęboko subiektywny
pole, poufna informacja, która odzwierciedla, jak dobrze jest podejmowany konkretny wybór projektu
długa droga w kierunku informowania o lepszych praktykach projektowych. Zwłaszcza w powyższym wyborze w Google,
zmiana nawet pewnego odcienia koloru może prowadzić do ogromnej zmiany w sposobie postrzegania i interakcji użytkowników z firmą oraz jej ofertą.
Z biegiem czasu, z ciągłym dopracowywaniem danych generowanych przez użytkowników na stronie internetowej firmy,
projektanci mogą współpracować z analitykami danych, aby ulepszyć witrynę firmy na lepsze,
coraz częściej tworzy przestrzeń, w której użytkownicy chętnie spędzają czas i chętniej
przekształcić się w płacących klientów.
Powód #2
Drugim i głównym powodem jest to, że nauka o danych zapewnia pewien poziom racjonalności i pewności
do projektowania, które poza tym jest dziedziną całkowicie subiektywną. Chociaż jeden projektant mógł polubić
inny odcień niebieskiego w eksperymencie Google, wyniki analizy danych miały wyraźnego zwycięzcę.
Dzięki temu zespoły UX mogą zaproponować szereg wspaniałych wyborów, które następnie mogą być dalej
zawężone przez analitykę danych. Dzięki temu zostaje ustanowiony prawie idealny związek symbiotyczny.
Końcowe przemyślenia
Chociaż projektowanie UX jest z natury artystyczne, a nauka o danych jest być może bardziej sztywna, te dwa elementy
dziedziny faktycznie wspierają się i pomagają sobie nawzajem ogromnie w świecie eCommerce. Za pomocą
korzystając z potęgi zbierania i analizy danych, projektanci UX są w stanie wiele sformułować
efektywniejsze decyzje projektowe, zapewniające lepszą konwersję witryn, na których pracują, a jednocześnie
oferując przyjemniejsze wrażenia użytkownika.
Połączenie nauki o danych z projektowaniem UX może być niezwykle skutecznym sposobem dla eCommerce
firm, aby zwiększyć ich ogólną rentowność, biorąc pod uwagę, że dobrze zaprojektowana strona internetowa może:
zwiększyć sprzedaż, zapewniając jednocześnie dłuższy pobyt na stronie.
Ponieważ zastosowania nauki o danych staną się jeszcze bardziej ekspansywne w ciągu najbliższych kilku lat,
prawdopodobnie zobaczymy, jak projektowanie UX oparte na danych jest bardziej innowacyjne niż kiedykolwiek wcześniej.
